使用Python的机器学习算法在Haskell中实现情感分析模型

在Haskell中实现情感分析模型，可以使用机器学习算法来训练和预测文本的情感倾向。下面将使用Python的机器学习库scikit-learn来训练一个情感分析模型，并通过Haskell程序调用该模型进行情感分析。

首先，在Python中使用scikit-learn库进行情感分析模型的训练和保存。以下是一个简单的情感分析模型训练和保存的Python代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pickle

# 读取数据集
with open('dataset.csv') as file:
    data = file.readlines()

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
lr = LogisticRegression()
pipeline = make_pipeline(vectorizer, lr)

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = pipeline.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 保存模型
with open("model.pkl", "wb") as file:
    pickle.dump(pipeline, file)

上述Python代码使用了Logistic Regression分类器和TF-IDF向量化器，对数据集进行特征提取和训练，并保存了训练好的模型到文件中。

接下来，我们可以在Haskell中通过HsShell库来调用Python程序并加载保存的模型进行情感分析。以下是一个在Haskell中调用情感分析模型并预测情感倾向的例子：

import System.Process

main :: IO ()
main = do
    -- 调用Python程序，加载模型并进行情感分析
    output <- readProcess "python" ["sentiment_analysis.py", "predict", "I love this movie"] ""
    let prediction = read output :: Double
    
    -- 根据预测结果输出对应的情感倾向
    putStrLn $ case prediction of
        0.0 -> "Negative"
        1.0 -> "Positive"
        _   -> "Neutral"

上述Haskell代码使用了System.Process模块的readProcess函数来调用Python程序并获取结果。Python程序的sentiment_analysis.py是我们训练和保存情感分析模型的代码。通过传递"predict"和待预测的文本作为参数，Python程序将返回情感倾向的预测结果。

最后，根据预测结果输出对应的情感倾向。这个例子中，如果情感倾向预测为0.0，则表示为负面情感；如果预测为1.0，则表示为正面情感；否则表示为中性情感。

通过上述示例，我们可以在Haskell中调用使用Python实现的机器学习算法训练的情感分析模型，并使用该模型进行情感分析预测。